JP6480991B2 - SEARCH DEVICE, SEARCH METHOD, AND SEARCH PROGRAM - Google Patents
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Description
本発明は、キーワードにより文書を検索する検索装置、検索方法及び検索プログラムに関する。 The present invention relates to a search device, a search method, and a search program for searching for a document using a keyword.
従来、製造現場の工作機械等について、現在起きている障害を解決するために、蓄積されている過去の障害レポートから、キーワード検索により情報を取得する場合がある。
キーワード検索の手法として、例えば、特許文献1には、検索の絞り込みを望ましい方向へ導くために、文書群に存在するキーワードの累計数が多い順に、絞り込みキーワードの候補をガイダンス表示する手法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
Conventionally, there is a case where information is acquired by keyword search from a past failure report that has been accumulated in order to solve a failure currently occurring in a machine tool or the like at a manufacturing site.
As a keyword search technique, for example,
ところで、現在の現象をキーワードとして入力する際に、同一の現象であってもユーザによって異なる言葉で表現することがあるため、過去の文書を適切に検索できない場合があった。例えば、機械から音がするような障害が発生した場合、この現象をユーザによって「異音がする」、「振動がする」、「騒音がする」等の異なるキーワードで表現することが考えられる。 By the way, when inputting the current phenomenon as a keyword, there are cases in which past documents cannot be appropriately searched because the same phenomenon may be expressed in different words depending on the user. For example, when a failure such as a sound from the machine occurs, it is conceivable that this phenomenon is expressed by different keywords such as “abnormal noise”, “vibrates”, “noise”, etc. by the user.
従来の技術では、これらのキーワードの関連性を考慮せず独立に扱うため、関連する文書を広く検索するためには、検索回数が増える、あるいは「異音がする」or「振動がする」or「騒音がする」のように論理演算式を用いて複雑な検索する必要があった。また、ユーザは、これらの関連するキーワードを思い付かない場合には、望ましい検索結果を得ることができなかった。 In the prior art, these keywords are handled independently without considering the relevance of the keywords. Therefore, in order to widely search related documents, the number of searches increases, or “noise” or “vibrates” or It was necessary to perform a complex search using a logical operation expression such as “noisy”. In addition, if the user cannot come up with these related keywords, the user cannot obtain a desired search result.
本発明は、文書の検索効率を向上できる検索装置、検索方法及び検索プログラムを提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide a search device, a search method, and a search program that can improve document search efficiency.
(1) 本発明に係る検索装置(例えば、後述の「検索装置1」)は、複数の項目からなる文書データが蓄積されたデータベース(例えば、後述の「文書データベース21」)において、1以上の記号列の組み合わせが記載される第1の項目の合致度に基づいて、前記文書データを分類する分類部(例えば、後述の「分類部11」)と、前記分類部により分類された同一グループ内の文書データから、第2の項目に含まれるキーワード群を、検索用の関連語として抽出する抽出部(例えば、後述の「抽出部12」)と、を備える。
(1) A search device according to the present invention (for example, “
(2) (1)に記載の検索装置において、前記分類部は、前記第1の項目が完全一致する文書データを同一グループに分類してもよい。 (2) In the search device according to (1), the classification unit may classify document data in which the first item is completely identical into the same group.
(3) (2)に記載の検索装置において、前記分類部は、前記第1の項目の少なくとも一部が一致する文書データを同一グループに分類してもよい。 (3) In the search device according to (2), the classification unit may classify document data in which at least a part of the first item matches into the same group.
(4) (1)から(3)のいずれかに記載の検索装置は、第1のキーワードによる検索要求を受け付ける受付部(例えば、後述の「受付部13」)と、前記第1のキーワードにより前記文書データを検索すると共に、当該第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードより前記文書データを検索する検索部(例えば、後述の「検索部14」)と、を備えてもよい。
(4) The search device according to any one of (1) to (3) includes a reception unit (for example, “
(5) (4)に記載の検索装置において、前記受付部は、前記第1のキーワードを含むキーワード群を表示し、前記第2のキーワードの入力を受け付けてもよい。 (5) In the search device according to (4), the accepting unit may display a keyword group including the first keyword and accept an input of the second keyword.
(6) (4)に記載の検索装置において、前記検索部は、前記第1のキーワードを含むキーワード群から、前記第2のキーワードを順次抽出し、当該第2のキーワードそれぞれにより前記文書データを検索してもよい。 (6) In the search device according to (4), the search unit sequentially extracts the second keyword from a keyword group including the first keyword, and extracts the document data by each of the second keywords. You may search.
(7) (4)から(6)のいずれかに記載の検索装置は、少なくとも2つ以上の異なる前記データベースを1組のデータベース群として管理すると共に、前記1組のデータベース群に含まれるデータベース毎に前記抽出部により検索用の関連語として抽出されたキーワード群を、1組のキーワード群集合として管理する群管理部(例えば、後述の「群管理部15」)を備え、前記検索部は、前記第1のキーワードによる検索要求に対して、前記1組のデータベース群に含まれる前記データベースに蓄積された文書データを検索すると共に、前記1組のキーワード群集合において、前記第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードにより前記文書データを検索してもよい。
(7) The search device according to any one of (4) to (6) manages at least two or more different databases as one set of database groups, and each database included in the one set of database groups. A group management unit (for example, “
(8) (4)から(7)のいずれかに記載の検索装置において、前記受付部は、前記検索要求として1又は複数の文を受け付けた後、当該1又は複数の文から、前記抽出部が前記キーワード群を抽出する手順と共通の手順により前記第1のキーワードを抽出してもよい。 (8) In the search device according to any one of (4) to (7), the reception unit receives one or more sentences as the search request, and then extracts the extraction unit from the one or more sentences. May extract the first keyword by a procedure common to the procedure for extracting the keyword group.
(9) (4)から(7)のいずれかに記載の検索装置は、機器のセンサ情報を入力するセンサ入力部(例えば、後述の「センサ入力部16」)と、所定の変換条件に基づいて、前記センサ情報を前記機器の状態を示す状態キーワードに変換する状態取得部(例えば、後述の「状態取得部17」)と、を備え、前記受付部は、前記状態キーワードを前記第1のキーワードとして受け付けてもよい。
(9) The search device according to any one of (4) to (7) is based on a sensor input unit (for example, “
(10) (1)から(9)のいずれかに記載の検索装置において、前記文書データは、機器の障害レポートであり、前記記号列は、修理対象となった部品の仕様番号及び個数であってもよい。 (10) In the search device according to any one of (1) to (9), the document data is a device failure report, and the symbol string is a specification number and the number of parts to be repaired. May be.
(11) 本発明に係る検索方法は、複数の項目からなる文書データが蓄積されたデータベースにおいて、1以上の記号列の組み合わせが記載される第1の項目の合致度に基づいて、前記文書データを分類する分類ステップと、前記分類ステップにおいて分類された同一グループ内の文書データから、第2の項目に含まれるキーワード群を抽出する抽出ステップと、をコンピュータが実行する。 (11) In the search method according to the present invention, the document data is based on the matching degree of the first item in which a combination of one or more symbol strings is described in a database in which document data including a plurality of items is stored. The computer executes a classification step for classifying and the extraction step for extracting the keyword group included in the second item from the document data in the same group classified in the classification step.
(12) (11)に記載の検索方法において、前記コンピュータがさらに、第1のキーワードによる検索要求を受け付ける受付ステップと、前記第1のキーワードにより前記文書データを検索すると共に、当該第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードより前記文書データを検索する検索ステップと、を実行してもよい。 (12) In the search method according to (11), the computer further accepts a search request with a first keyword, searches the document data with the first keyword, and the first keyword. And a search step for searching the document data from a second keyword included in the same keyword group.
(13) (12)に記載の検索方法において、前記コンピュータがさらに、少なくとも2つ以上の異なる前記データベースを1組のデータベース群として管理すると共に、前記1組のデータベース群に含まれるデータベース毎に、前記抽出ステップにおいて検索用の関連語として抽出されたキーワード群を1組のキーワード群集合として管理する群管理ステップを実行し、前記検索ステップにおいて、前記第1のキーワードによる検索要求に対して、前記1組のデータベース群に含まれる前記データベースに蓄積された文書データを検索すると共に、前記1組のキーワード群集合において、前記第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードにより前記文書データを検索してもよい。 (13) In the search method according to (12), the computer further manages at least two different databases as a set of database groups, and for each database included in the set of database groups, Performing a group management step of managing the keyword group extracted as a related word for search in the extraction step as a set of keyword groups, and in the search step, in response to a search request by the first keyword, The document data stored in the database included in a set of databases is searched, and the document is searched by a second keyword included in the same keyword group as the first keyword in the set of keyword groups. Data may be searched.
(14) (12)又は(13)に記載の検索方法において、前記コンピュータがさらに、前記受付ステップにおいて、前記検索要求として1又は複数の文を受け付けた後、当該1又は複数の文から、前記抽出ステップにおいて前記キーワード群を抽出する手順と共通の手順により前記第1のキーワードを抽出してもよい。 (14) In the search method according to (12) or (13), after the computer further receives one or a plurality of sentences as the search request in the reception step, from the one or a plurality of sentences, In the extraction step, the first keyword may be extracted by a procedure common to the procedure for extracting the keyword group.
(15) (12)又は(13)に記載の検索方法において、前記コンピュータがさらに、機器のセンサ情報を入力するセンサ入力ステップと、所定の変換条件に基づいて、前記センサ情報を前記機器の状態を示す状態キーワードに変換する状態取得ステップと、を実行し、前記受付ステップにおいて、前記状態キーワードを前記第1のキーワードとして受け付けてもよい。 (15) In the search method according to (12) or (13), the computer further inputs a sensor input step of sensor information of the device, and the sensor information is determined based on a predetermined conversion condition. A state acquisition step of converting into a state keyword indicating, and in the reception step, the state keyword may be received as the first keyword.
(16) 本発明に係る検索プログラムは、(1)から(10)のいずれかに記載の検索装置としてコンピュータを機能させるためのものである。 (16) A search program according to the present invention is for causing a computer to function as the search device according to any one of (1) to (10).
本発明によれば、文書の検索効率を向上できる。 According to the present invention, document retrieval efficiency can be improved.
[第1実施形態]
以下、本発明の第1実施形態について説明する。
第1実施形態の検索装置1は、ユーザからのキーワード入力に基づいて、データベースに蓄積された文書データを検索する。
なお、検索対象となる文書データは、過去事例として蓄積された機器の障害レポートとし、例えば、現象、原因、対策及び部品の各データから構成される。ユーザは、過去に発生した類似の現象を検索することにより、原因、対策及び部品の情報を得る。
[First Embodiment]
The first embodiment of the present invention will be described below.
The
The document data to be searched is a device failure report accumulated as a past case, and includes, for example, each data of phenomenon, cause, countermeasure, and parts. The user obtains information on causes, countermeasures, and parts by searching for similar phenomena that have occurred in the past.
図1は、第1実施形態に係る検索装置1の機能構成を示すブロック図である。
検索装置1は、サーバ装置又はPC等の情報処理装置(コンピュータ)であり、制御部10及び記憶部20を備える。さらに、検索装置1は、各種データの入出力デバイス及び通信デバイス等を備え、ユーザからの検索キーワードの入力に基づいて、文書データベースを検索し、検索結果を出力する。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of the
The
制御部10は、検索装置1の全体を制御する部分であり、記憶部20に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、第1実施形態における各種機能を実現している。制御部10は、CPUであってよい。
The
記憶部20は、ハードウェア群を検索装置1として機能させるための各種プログラム、及び各種データ等の記憶領域であり、ROM、RAM、フラッシュメモリ又はハードディスク(HDD)等であってよい。具体的には、記憶部20は、第1実施形態の各機能を制御部10に実行させるための検索プログラムの他、検索対象となる文書データが格納された文書データベース(DB)21、同義に分類されたキーワード群が関連付けて記述された関連語ファイル22等を記憶する。なお、これらのデータは、検索装置1の外部に設けられ、検索装置1との通信により読み書きが行われてもよい。
The
制御部10は、分類部11と、抽出部12と、受付部13と、検索部14とを備え、これらの各機能部により、入力されたキーワードの関連語を利用した文書データの検索を実現する。
The
分類部11は、複数の項目(例えば、現象、原因、対策及び部品等)からなる文書データが蓄積された文書データベース21において、1以上の記号列の組み合わせが記載される第1の項目(例えば、部品)の合致度に基づいて、文書データを分類し、分類結果を抽出部12へ提供する。また、分類結果は、文書データベース21に記憶されてもよい。
ここで、記号列は、修理対象あるいは候補となった部品の仕様番号及び個数である。
分類部11は、第1の項目が完全一致する文書データを同一グループに分類してもよいし、少なくとも一部(例えば、予め規定された主要部品等)が一致する文書データを同一グループに分類してもよい。
The
Here, the symbol string is the specification number and the number of parts to be repaired or candidates.
The
抽出部12は、分類部11により分類された同一グループ内の文書データから、第2の項目(現象)に含まれるキーワード群を関連語として抽出し、関連語ファイル22を作成する。
The
受付部13は、第1のキーワードによる文書データの検索要求を受け付ける。
さらに、受付部13は、関連語ファイル22から、第1のキーワードを含む関連語のキーワード群を抽出して表示することにより、このキーワード群の中から第2のキーワードの選択入力を受け付ける。
The accepting
Further, the receiving
検索部14は、第1のキーワードにより文書データベース21の文書データを検索すると共に、関連語ファイル22において、この第1のキーワードと同一グループに分類された関連語のキーワード群に含まれる第2のキーワードにより文書データを検索する。
このとき、検索部14は、受付部13により第2のキーワードが受け付けられるのを待って、この第2のキーワードにより検索を行ってよい。
あるいは、検索部14は、第1のキーワードを含むキーワード群から、第2のキーワードを順次抽出し、抽出した第2のキーワードそれぞれにより自動的に文書データを検索してもよい。
The
At this time, the
Alternatively, the
図2は、第1実施形態に係る文書データベース21に格納される文書データを例示する図である。
障害レポートとしての文書データは、文書データを識別する管理番号に対して、現象と、現象から抽出された検索用のキーワードA(n)と、原因B(n)と、対策C(n)と、部品D(n)と、集計S(n)との各項目を含む。
検索装置1は、入力されたキーワードを、現象から抽出された検索用のキーワードA(n)とマッチングさせ、文書データを検索する。
FIG. 2 is a diagram illustrating document data stored in the
The document data as the failure report includes a phenomenon, a search keyword A (n) extracted from the phenomenon, a cause B (n), a countermeasure C (n), and a management number for identifying the document data. , Part D (n) and total S (n).
The
部品の項目(第1の項目)D(n)には、各部品に個数の情報が付加されており、例えば「X0015(1)」のように括弧内に数字表記される。この場合、個数を含めた部品の合致度に基づいて、同一グループへの分類の可否が判定される。
なお、部品の記載書式はこれに限られず、また、部品毎に項目が分けられてもよい。
In the part item (first item) D (n), the number of pieces of information is added to each part, and for example, “X0015 (1)” is indicated by a number in parentheses. In this case, whether or not classification into the same group is possible is determined based on the degree of matching of the parts including the number.
In addition, the description format of components is not restricted to this, Moreover, an item may be divided for every components.
管理番号12、145、332で示される文書データの部品の項目(第1の項目)D(n)は、「X0015(1)+V002(1)」で共通しているため、同一のグループに分類され、現象(第2の項目)に記載されているキーワードA(n)(例えば、「異音がする」、「振動がする」、「騒音がする」)が関連語として抽出される。
また、管理番号23、775、980で示される文書データの部品の項目(第1の項目)D(n)は、「AZX(1)+Z055(1)」で共通しているため、同一のグループに分類され、現象(第2の項目)に記載されているキーワードA(n)(例えば、「動かない」、「動作しない」、「停止した」)が関連語として抽出される。
Since the item (first item) D (n) of the document data indicated by the
In addition, since the item (first item) D (n) of the document data indicated by the
この例では、第1の項目が完全一致する場合に同一のグループに分類したが、合致度による分類方法は、これに限られない。文書データは、例えば、共通の部品(仕様、又は仕様及び個数)を含む部分一致によって分類されてもよいし、一方が他方に完全に含まれる包含関係によって分類されてもよい。同一グループとして分類する合致度の定義は、適宜設定可能である。
なお、集計S(n)は、後述の関連語データ処理(図4)における処理済みを示すフラグデータである。
In this example, when the first items are completely matched, they are classified into the same group. However, the classification method based on the degree of match is not limited to this. The document data may be classified by partial matching including, for example, a common part (specification or specification and number), or may be classified by an inclusion relationship in which one is completely included in the other. The definition of the degree of match classified as the same group can be set as appropriate.
Total S (n) is flag data indicating that processing has been completed in related word data processing (FIG. 4) described later.
図3は、第1実施形態に係る関連語ファイル22の作成手順を示す概略図である。
検索装置1は、文書データベース21に対してキーワード作成処理を行い、文書データ毎に検索のための1又は複数のキーワードが設定される。
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a procedure for creating the
The
次に、関連語データ処理により、キーワードがグループ化され、関連語ファイル22が作成される。
例えば、文書データ毎のキーワードA(1),A(2),A(3),A(4),A(5)に対して、RF(1)={A(1),A(5)},RF(2)={A(2)},RF(3)={A(3),A(4)}のように、複数のキーワードが関連付けられた配列RFを含む関連語ファイル22が作成される。
Next, keywords are grouped by related word data processing, and a
For example, RF (1) = {A (1), A (5) for keywords A (1), A (2), A (3), A (4), A (5) for each document data. }, RF (2) = {A (2)}, RF (3) = {A (3), A (4)}, and the
図4は、第1実施形態に係る関連語データ処理を例示するフローチャートである。
この例では、同一のグループに分類する部品の合致度として、完全一致を採用している。
FIG. 4 is a flowchart illustrating related word data processing according to the first embodiment.
In this example, perfect matching is adopted as the matching degree of parts classified into the same group.
ステップS1において、制御部10(分類部11)は、変数r,m,nを初期化する(r=0,m=1,n=1)。また、制御部10は、文書データ(管理番号1〜nMax)それぞれの集計フラグS(i)(1≦i≦nMax)を0に初期化する。
In step S1, the control unit 10 (classification unit 11) initializes variables r, m, and n (r = 0, m = 1, n = 1). In addition, the
ステップS2において、制御部10(分類部11)は、m番目の文書データが集計済み(S(m)=1)であるか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS8に移り、判定がNOの場合、処理はステップS3に移る。 In step S <b> 2, the control unit 10 (classification unit 11) determines whether or not the mth document data has been aggregated (S (m) = 1). If this determination is YES, the process proceeds to step S8, and if the determination is NO, the process proceeds to step S3.
ステップS3において、制御部10(抽出部12)は、m番目の文書データのキーワードA(m)を抽出し、関連語ファイル22に格納する(RF(m,0)=A(m))。そして、制御部10(抽出部12)は、m番目の集計フラグを集計済みに更新する(S(m)=1)。 In step S3, the control unit 10 (extraction unit 12) extracts the keyword A (m) of the m-th document data and stores it in the related word file 22 (RF (m, 0) = A (m)). Then, the control unit 10 (extraction unit 12) updates the m-th aggregation flag to have been aggregated (S (m) = 1).
ステップS4において、制御部10(分類部11)は、m番目とn番目の文書データを比較し、部品が共通(D(m)=D(n) and m≠n and S(n)≠1)であるか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS5に移り、判定がNOの場合、処理はステップS6に移る。 In step S4, the control unit 10 (classification unit 11) compares the mth and nth document data, and the parts are common (D (m) = D (n) and m ≠ n and S (n) ≠ 1. ). If this determination is YES, the process proceeds to step S5, and if the determination is NO, the process proceeds to step S6.
ステップS5において、制御部10(抽出部12)は、m番目の文書データに対するr番目の関連語として、n番目の文書データのキーワードA(n)を抽出し、関連語ファイル22に格納する(RF(m,r)=A(n))。そして、制御部10(抽出部12)は、変数rをカウントアップし、n番目の集計フラグを集計済みに更新する(S(n)=1)。 In step S5, the control unit 10 (extraction unit 12) extracts the keyword A (n) of the nth document data as the rth related word for the mth document data and stores it in the related word file 22 ( RF (m, r) = A (n)). Then, the control unit 10 (extraction unit 12) counts up the variable r and updates the nth aggregation flag to have been aggregated (S (n) = 1).
ステップS6において、制御部10(分類部11)は、変数nをカウントアップする(n=n+1)。
ステップS7において、制御部10(分類部11)は、変数nが最大値nMaxを超えたか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS8に移り、判定がNOの場合、処理はステップS4に移る。
In step S6, the control unit 10 (classification unit 11) counts up the variable n (n = n + 1).
In step S7, the control unit 10 (classification unit 11) determines whether or not the variable n has exceeded the maximum value nMax. If this determination is YES, the process proceeds to step S8, and if the determination is NO, the process proceeds to step S4.
ステップS8において、制御部10(分類部11)は、nMaxと変数mとが等しいか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理は終了し、判定がNOの場合、処理はステップS9に移る。 In step S8, the control unit 10 (classification unit 11) determines whether nMax and the variable m are equal. If this determination is YES, the process ends. If the determination is NO, the process moves to step S9.
ステップS9において、制御部10(分類部11)は、変数mをカウントアップし(m=m+1)、変数nを初期化する(n=1)。その後、処理はステップS2に移る。 In step S9, the control unit 10 (classification unit 11) counts up the variable m (m = m + 1) and initializes the variable n (n = 1). Thereafter, the process proceeds to step S2.
このように、関連語データ処理により、文書データのキーワードが関連語としてグループ化され、関連語ファイル22に集計される。
抽出部12は、さらに、この集計結果から、例えば同一グループに集計された頻度の高い上位所定数のキーワードを関連語とする等の判定処理を行い、信頼性の高い情報のみを取得してもよい。また、文書データから複数のキーワードが抽出されている場合にも、それぞれ独立して関連の頻度に基づく判定処理が行われてよい。
Thus, the related word data processing groups the keywords of the document data as related words and totals them in the
Further, the
図5は、第1実施形態に係るキーワード検索の手順を例示する概略図である。
検索装置1は、キーワードの入力を受け付けたことに応じて、文書データベース21に蓄積された文書データを検索する。
このとき、検索装置1は、関連語ファイル22を読み込み、入力されたキーワードと同一グループに集計された関連語をガイダンスとして画面表示することにより、ユーザに対して関連語による追加の検索を促す。
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a keyword search procedure according to the first embodiment.
The
At this time, the
図6は、第1実施形態に係る関連語の画面表示例を示す図である。
検索装置1は、入力されたキーワード(例えば、「振動」)に対して、関連語(例えば、「騒音」、「異音」)を表示する。
このとき、表示される関連語は、例えば、同一グループに集計された頻度に応じた関連度合いの高い順に並べられてよい。
検索装置1は、表示した関連語の中から選択入力を受け付け、選択された関連語を新たなキーワードとして検索処理を行う。
FIG. 6 is a diagram illustrating a screen display example of related terms according to the first embodiment.
The
At this time, the related words to be displayed may be arranged in descending order of the degree of relevance according to the frequency totaled in the same group, for example.
The
第1実施形態によれば、検索装置1は、文書データを構成する複数の項目のうち、第1の項目(部品)の合致度に基づいて文書データを分類し、同一グループの文書データから第2の項目(現象)に含まれるキーワード群を関連語として抽出し、関連語ファイル22を作成する。これにより、検索装置1は、異なる用語を用いて記載された広範囲の文書を検索するための関連語をユーザに提供でき、検索効率を向上できる。
According to the first embodiment, the
検索装置1は、ユーザから最初に受け付けたキーワードに加えて、関連語ファイル22に格納された関連語による検索も行うことにより、キーワードに関連する事例文書を広範囲に提供できる。
例えば、機器の修理部品の仕様及び使用個数が同一の場合、障害の現象が同じである可能性が高い。検索装置1は、この同じ現象を表現するキーワードを同義の関連語として扱い、関連語を検索キーワードとして検索するので、文書の検索効率を向上できる。
The
For example, when the specifications and the number of repair parts used in the device are the same, the failure phenomenon is likely to be the same. Since the
検索装置1は、同一グループに分類する第1の項目の合致度として、完全一致を採用することにより精度の向上を図ることができ、また、部分一致を採用することにより広範囲の関連語を抽出できる。
The
検索装置1は、入力された第1のキーワードの関連語を表示し、これらの中から第2のキーワードの選択入力を受け付ける。したがって、検索装置1は、ユーザに対して関連するキーワードをガイダンスできるので、検索キーワードを考え出して入力するユーザの負担を軽減し、検索効率を向上できる。
また、検索装置1は、関連語を順次用いて自動的に検索を実行することにより、ユーザによる操作を簡略化し、広範囲の文書を検索できる。
The
In addition, the
[第2実施形態]
以上、第1実施形態に係る文書データベース21に蓄積された文書データは、例えば1つの又は仕様が同じ複数の機器に関して、過去事例として蓄積された現象、原因、対策及び部品等からなる文書データであった。このように、第1実施形態に係る検索装置1は、例えば1つの又は仕様が同じ複数の機器に関する文書データに係る関連語に基づいて当該文書データを検索することを可能とした。
ユーザは、第1実施形態に係る検索装置1を利用することにより、1つの又は仕様が同じ複数の機器において、過去に発生した類似の現象を検索することにより、原因、対策及び部品の情報を得ることができた。
他方、製造現場では、例えばそれぞれ製造者の異なるメカに係る機器(以下、「メカ機器」ともいう)と、制御に係る製造者が同じ共通の機器(以下、「制御機器」ともいう)とを組み合わせて1つの工作機械として利用されるケースが多い。このような場合、メカ機器の障害レポート及び制御機器の障害レポートを1組の関連する障害レポートとして、総合的に管理及び検索することは容易にできなかった。
[Second Embodiment]
As described above, the document data accumulated in the
By using the
On the other hand, at a manufacturing site, for example, a device related to a mechanism (hereinafter also referred to as “mechanical device”), which is a different manufacturer, and a common device (hereinafter also referred to as “control device”) that are the same manufacturer related to control. In many cases, a single machine tool is used in combination. In such a case, it has not been easy to comprehensively manage and search the failure report of the mechanical device and the failure report of the control device as a set of related failure reports.
第2実施形態に係る検索装置1は、2つ以上の異なる文書データベース21に蓄積された文書データを1組の関連する文書データとして管理し、各文書データベース21に蓄積された文書データから検索用の関連語として抽出されたキーワード群を1組のキーワード群集合として総合的に管理する。これにより、検索装置1は、2つ以上の文書データを1組の文書データ群として、同時に検索することを可能にする。
例えば、前述のように、それぞれ製造者の異なるメカ機器と、製造者が同じ共通の制御機器とを組み合わせて1つの工作機械として利用される場合、メカ機器の障害レポート及び制御機器の障害レポートを1組の障害レポートとして、総合的に管理及び検索することが容易になる。
以下、本発明の第2実施形態に係る検索装置1について説明する。
なお、第1実施形態に係る検索装置1と同一の構成要素については、同一の符号を用いて示し、その説明は省略する。
The
For example, as described above, when a mechanical device with a different manufacturer is combined with the same common control device and used as a single machine tool, the failure report for the mechanical device and the failure report for the control device are sent. It becomes easy to manage and search comprehensively as a set of failure reports.
Hereinafter, the
In addition, about the component same as the
図7は、第2実施形態に係る検索装置1の機能構成を示すブロック図である。
検索装置1は、第1実施形態と同様に、サーバ装置又はPC等の情報処理装置(コンピュータ)であり、制御部10及び記憶部20を備える。さらに、検索装置1は、各種データの入出力デバイス及び通信デバイス等を備え、ユーザからの検索キーワードの入力に基づいて、1組のデータベース群に含まれる各文書データベース21に蓄積された文書データを検索し、その検索結果を出力する。
FIG. 7 is a block diagram illustrating a functional configuration of the
As in the first embodiment, the
記憶部20は、第2実施形態の各機能を制御部10に実行させるための検索プログラムの他、検索対象となる文書データがそれぞれ格納された2つ以上の文書データベース(DB)21、同義に分類されたキーワード群が関連付けて記述された2つ以上の関連語ファイル22等を記憶する。なお、これらのデータは、検索装置1の外部に設けられ、検索装置1との通信により読み書きが行われてもよい。
The
制御部10は、分類部11と、抽出部12と、受付部13と、検索部14と、群管理部15と、を備え、これらの各機能部により、ユーザから入力されたキーワードの関連語を利用して、1組のデータベース群に含まれる各文書データベース21に蓄積された文書データの検索を実現する。
The
分類部11及び抽出部12は、例えばユーザからの指示により処理対象とされる文書データベース21に対して、第1実施形態と同様の処理を行う。そうすることで、文書データベース21毎に関連語ファイル22が作成される。
The
例えば、メカ機器に係る文書データ(障害レポート)の現象データとして「集中潤滑油の減りが早い」及び「ドアロックが解除できない」を含む場合、分類部11及び抽出部12により、メカ機器の関連語ファイル22に{集中潤滑油=潤滑オイル}及び{ドアロックが解除できない=ドアが開かない}等が記述される。
また、制御機器に係る文書データ(障害レポート)の現象データとして「制御機器のファンアラームが出た」及び「昨日から画面表示が暗くなった」を含む場合、分類部11及び抽出部12により、制御機器の関連語ファイル22に{ファン=ファンモータ=ファンモーター}及び{画面が暗い=画面が見えない=電源が入らない}等が記述される。
For example, when the phenomenon data of the document data (failure report) relating to the mechanical device includes “concentrated lubricating oil is declining fast” and “cannot release the door lock”, the
Further, when the phenomenon data of the document data (failure report) related to the control device includes “fan alarm of control device” and “the screen display has become darker since yesterday”, the
群管理部15は、例えば、ユーザからの指示に基づき、少なくとも2つ以上の異なる文書データベース21を1組のデータベース群として管理する。同時に、群管理部15は、1組のデータベース群に含まれる文書データベース21毎に分類部11及び抽出部12により検索用の関連語として抽出されたキーワード群を、1組のキーワード群集合として管理する。
群管理部15は、少なくとも2つ以上の異なる文書データベース21を1組のデータベース群として管理するために、1組のデータベース群として管理される文書データベース21の管理テーブルを作成して、仮想的に1つのファイルとして扱うようにしてもよい。管理テーブルは、例えば、1組のデータベース群の識別情報と当該1組のデータベース群に含まれる2つ以上の各文書データベース21の識別情報とを紐づける(リンク付ける)ように構成されてもよい。また、1組のデータベース群として管理される文書データベース21が1つの物理的なファイルとして格納されてもよい。
For example, the
In order to manage at least two or more
受付部13は、第1のキーワードによる文書データの検索要求を受け付ける。より具体的には、受付部13は、ユーザにより入力される、例えば1組の工作機械に対応する1組のデータベース群の識別情報、及び第1のキーワード等を、検索装置1の入力部を介して受け付ける。受付部13は、これらの入力データを、例えばクライアント端末からネットワークを介して受け付けてもよい。
さらに、受付部13は、当該1組のデータベース群に含まれる全ての関連語ファイル22から、第1のキーワードを含むキーワード群を抽出して表示することにより、当該キーワード群の中から第2のキーワードの選択入力を受け付ける。そうすることで、ユーザは、第1のキーワードが、どの文書データベース21に蓄積された文書データに係るキーワードであるか、を意識する必要がない。
The accepting
Furthermore, the
検索部14は、第1のキーワードにより当該1組のデータベース群に含まれる全ての文書データベース21に蓄積された文書データを検索すると共に、第1のキーワードを含むキーワード群に含まれる第2のキーワードにより、全ての、又は当該キーワード群に対応する文書データベース21に蓄積された文書データを検索する。
なお、第1実施形態と同様に、検索部14は、受付部13により第2のキーワードが受け付けられるのを待って、この第2のキーワードにより検索を行ってよい。
あるいは、検索部14は、第1のキーワードを含むキーワード群から、第2のキーワードを順次抽出し、抽出した第2のキーワードそれぞれにより自動的に検索してもよい。
The
As in the first embodiment, the
Alternatively, the
図8は、第2実施形態に係る検索装置1をネットワーク上の分散システムとして実施し、メカ機器及び制御機器に適用した場合の概要図である。
なお、ネットワークを介して、検索装置1を利用する際に、公知のアクセスユーザの認証及び当該ユーザのアクセスコントロール(当該ユーザに許可されるアクセス権限の付与)等が行われるものとする。
図8に示すように、メカ機器(i)(1≦i≦n)及び/又は制御機器の製造者又は保守管理者等は、ネットワークを介して、各機器の文書データ(すなわち、当該機器の過去事例として蓄積された現象、原因、対策及び部品等のデータから構成される障害レポート)から、各機器の文書データに対応する関連語ファイルを生成することができる。ここでは、制御機器は、複数のメカ機器(i)に共通のものとする。
FIG. 8 is a schematic diagram when the
It should be noted that when the
As shown in FIG. 8, the manufacturer or the maintenance manager of the mechanical device (i) (1 ≦ i ≦ n) and / or the control device can send document data (that is, A related word file corresponding to the document data of each device can be generated from a failure report (which includes data on phenomena, causes, countermeasures, parts, and the like accumulated as past cases). Here, the control device is common to a plurality of mechanical devices (i).
そして、メカ機器(i)及び/又は制御機器の製造者又は保守管理者等は、ネットワークを介して、1組の工作機械(i)として構成される制御機器の識別情報とメカ機器(i)の識別情報とを指定することで、1組の工作機械(i)として構成されるメカ機器(i)の文書データ(障害レポート)及び制御機器の文書データ(障害レポート)、並びにメカ機器(i)の文書データに係る関連語ファイル22及び制御機器の文書データに係る関連語ファイル22を、関連する1組のデータベース群(i)に関連させて管理することができる。
そうすることで、ユーザ、又はメカ機器(i)若しくは制御機器の製造者及び保守管理者等は、ネットワークを介して、1組の工作機械(i)として構成される制御機器及びメカ機器(i)の文書データ(障害レポート)を効率的に検索することができる。
Then, the manufacturer or maintenance manager of the mechanical device (i) and / or the control device can identify the control device identification information and the mechanical device (i) configured as a set of machine tools (i) via the network. The document data (failure report) of the mechanical device (i) configured as a set of machine tools (i), the document data (failure report) of the control device, and the mechanical device (i )
By doing so, the user, the mechanical device (i), the manufacturer and the maintenance manager of the control device, and the like can control the control device and the mechanical device (i) configured as a set of machine tools (i) via the network. ) Document data (failure report) can be efficiently searched.
図9A〜図9Cは、第2実施形態に係る検索装置1の検索画面の表示例を示す図である。
図9Aに示す入力画面により、受付部13は、検索対象となる1組の工作機械の識別情報(機器ID)の入力を受け付ける。こうすることにより、受付部13は、当該工作機械を構成する制御機器及びメカ機器の文書データ(障害レポート)が蓄積された文書データベース21を特定する。
次に、図9Bに示す入力画面により、受付部13は、問い合わせ内容(第1のキーワードによる文書データの検索要求)の入力を受け付ける。
そうすることで、受付部13は、制御機器に係る関連語ファイル22及びメカ機器に係る関連語ファイル22に基づいて、第1のキーワードの関連語をそれぞれ抽出し、表示することができる。
この際、受付部13は、抽出された関連語が制御機器に係る関連語ファイル22から抽出された関連語か、メカ機器に係る関連語ファイル22から抽出された関連語か、又は両者に共通の関連語か、を表示することが好ましい。そうすることで、ユーザは、第1のキーワードと、制御機器及びメカ機器との関連を容易に把握することができる。
9A to 9C are diagrams illustrating display examples of a search screen of the
With the input screen illustrated in FIG. 9A, the
Next, on the input screen shown in FIG. 9B, the accepting
By doing so, the
At this time, the
その後、検索部14は、ユーザにより選択された関連語、又は予め設定された優先度の高い関連語に基づいて、制御機器に係る文書データ(障害レポート)及び/又はメカ機器に係る文書データ(障害レポート)を検索する。
検索部14は、検索結果として、制御機器に係る文書データ(障害レポート)及び/又はメカ機器に係る文書データ(障害レポート)を抽出する。
この結果、図9Cに示すように、検索部14は、検索結果、例えば、原因と対策の候補を表示することができる。
Thereafter, the
The
As a result, as shown in FIG. 9C, the
第2実施形態によれば、検索装置1は、製造者の異なるメカ機器と、製造者が同じ共通の制御機器とをそれぞれ組み合わせて1つの工作機械とした場合、メカ機器及び制御機器の文書データ(障害レポート)を1組のデータベース群として総合的に管理することができる。
According to the second embodiment, when the
また、検索装置1をネットワーク上の分散システムとして実施することで、複数の工作機械に関するメカ機器及び制御機器の文書データ(障害レポート)を複数ユーザから参照できるようにした。これにより、複数のシステムを構築する必要がなく、安価にシステムを構築することができる。
また、検索装置1は、制御機器の文書データと、メカ機器の文書データとを別々に生成し記憶し、その後、制御機器の文書データが蓄積された文書データベース21と、メカ機器の文書データが蓄積された文書データベース21とを1組のデータベース群として管理することで、複数の機械に対応できるようにした。これにより、例えば制御機器が同じでメカ機器が異なる機械群では、制御機器の情報を共有することができ、関連語ファイル作成時間を省略することができる。
Further, by implementing the
Further, the
第2実施形態では、製造者の異なるメカ機器と、製造者が同じ共通の制御機器とをそれぞれ組み合わせて1つの工作機械とした場合について説明したが、これに限定されない。第2実施形態は、任意のメカ機器と任意の制御機器とを組み合わせて1つの工作機械とする場合にも適用することができる。 In the second embodiment, a case has been described in which a mechanical device with a different manufacturer and a common control device with the same manufacturer are combined to form one machine tool, but the present invention is not limited to this. The second embodiment can also be applied to a case where an arbitrary mechanical device and an arbitrary control device are combined to form a single machine tool.
また、第2実施形態では、メカ機器及び制御機器の文書データ(障害レポート)を例として説明したが、文書データは機械情報に限定されない。検索装置1は、少なくとも1以上の記号列の組み合わせが記載される第1の項目と、キーワードを含む第2の項目と、を共通に有する文書データが蓄積された2つ以上の異なる文書データベース21を1組のデータベース群として管理することができる。
In the second embodiment, the document data (failure report) of the mechanical device and the control device has been described as an example. However, the document data is not limited to machine information. The
[第3実施形態]
以下、本発明の第3実施形態について説明する。
第3実施形態では、検索装置1における受付部13の構成が第1及び第2実施形態と異なる。
[Third Embodiment]
Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described.
In 3rd Embodiment, the structure of the
第1及び第2実施形態では、受付部13が検索要求として受け付けるデータは第1のキーワードであった。この場合、ユーザ自らがキーワードを考え、AND又はOR等の論理演算を利用して所望の文書データの絞り込みを行う。ところが、ユーザにとっては、機器の状況を説明する会話文等をそのまま入力したい場合もある。
そこで、第3実施形態の検索装置1は、検索要求として1又は複数の文の入力を受け付ける。
In the first and second embodiments, the data received by the receiving
Therefore, the
受付部13は、検索要求として1又は複数の文を受け付けた後、この1又は複数の文から、抽出部12がキーワード群を抽出する手順と共通の手順により第1のキーワードを抽出する。
キーワード群を抽出する手順には、通常、形態素解析が用いられる。このとき、抽出対象外として除外される不要語、及び同義としてまとめられる類義語(シソーラス)等のデータベースが参照され、キーワード群が決定される。
このデータベースを、抽出部12及び受付部13で共通に参照することにより、検索装置1は、関連語ファイル22のキーワード群と検索要求としての第1のキーワードとを整合させ、この結果、検索精度が向上する。
After accepting one or more sentences as a search request, the accepting
Morphological analysis is usually used as a procedure for extracting a keyword group. At this time, a keyword group is determined by referring to a database of unnecessary words that are excluded from extraction targets and synonyms (thesaurus) that are collected as synonyms.
By referring to this database in common in the
[第4実施形態]
以下、本発明の第4実施形態について説明する。
なお、第1〜第3実施形態と同一の構成要素については、同一の符号を用いて示し、その説明は省略する。
[Fourth Embodiment]
The fourth embodiment of the present invention will be described below.
In addition, about the component same as 1st-3rd embodiment, it shows using the same code | symbol and the description is abbreviate | omitted.
第1及び第2実施形態では、検索要求として受け付けるデータは第1のキーワードであり、第3実施形態では、受け付けた1又は複数の文から第1のキーワードが抽出された。これらの場合、例えば機械の故障に対する知識情報を検索する場合に、ユーザが故障の状態を解釈し、説明文又はキーワードを作成する必要があった。
そこで、第4実施形態の検索装置1は、機器から得られるセンサ情報を入力として、経験則に基づく変換条件に従って第1のキーワードを自動作成する。
In the first and second embodiments, the data received as a search request is the first keyword. In the third embodiment, the first keyword is extracted from one or more accepted sentences. In these cases, for example, when searching for knowledge information about a machine failure, the user needs to interpret the state of the failure and create a description or a keyword.
Therefore, the
図10は、第4実施形態に係る検索装置1の機能構成を示すブロック図である。
検索装置1の制御部10は、分類部11、抽出部12、受付部13、検索部14、群管理部15の他、センサ入力部16と、状態取得部17とを備える。
また、記憶部20は、文書データベース21、関連語ファイル22の他、変換データベース(DB)23を備える。
FIG. 10 is a block diagram illustrating a functional configuration of the
The
The
センサ入力部16は、監視対象となる機器(例えば、前述のメカ機器又は制御機器等)に設置された各種センサから、測定データを含むセンサ情報を入力として受信する。
状態取得部17は、変換データベース23に格納されている所定の変換条件に基づいて、受信したセンサ情報を機器の状態を示す状態キーワードに変換する。この状態キーワードが文書検索用の第1のキーワードとして受付部13に入力される。
The
The
ここで、変換データベース23に格納される変換条件は、センサ値、又はセンサ値の演算結果(例えば、積分値)等を閾値と比較して、状態キーワードに変換する条件であり、過去の事例に基づく経験則から予め設定される。
また、状態取得部17は、センサ情報から、例えばFFT又は主成分分析等を用いて特徴量を算出し、特徴量に基づく変換条件により状態キーワードを決定してもよい。
Here, the conversion condition stored in the
Further, the
図11は、第4実施形態に係る変換データベース23を例示する図である。
この例では、センサ情報として取得される温度及び圧力を状態キーワードに変換するための条件が設定されている。
例えば、所定の測定時間内に温度が閾値を超えた回数が5回以上となり、かつ、温度の実積分値が設定値以上である場合、状態取得部17は、状態キーワード「オーバーヒート」を取得する。
同様に、所定の測定時間内に温度が閾値を超えた回数が5回以上となり、かつ、温度の実積分値が設定値未満である場合、状態取得部17は、状態キーワード「負荷異常」を取得する。
また、現在の圧力が閾値を超え、かつ、所定の測定時間内における圧力の実積分値が設定値以上である場合、状態取得部17は、状態キーワード「圧力異常」を取得する。
FIG. 11 is a diagram illustrating a
In this example, conditions for converting the temperature and pressure acquired as sensor information into state keywords are set.
For example, when the number of times the temperature exceeds the threshold value within a predetermined measurement time is 5 times or more and the actual integrated value of the temperature is equal to or greater than a set value, the
Similarly, when the number of times the temperature exceeds the threshold value within the predetermined measurement time is 5 times or more and the actual integrated value of the temperature is less than the set value, the
Further, when the current pressure exceeds the threshold value and the actual integrated value of the pressure within a predetermined measurement time is equal to or greater than the set value, the
図12は、第4実施形態に係る検索装置1による検索結果の表示例を示す図である。
検索部14は、状態取得部17により変換された状態キーワードを第1のキーワードとして、関連語ファイル22から関連語を取得した後、文書データベース21を検索する。
FIG. 12 is a diagram illustrating a display example of search results by the
The
センサ情報から変換された状態キーワード、例えば「オーバーヒート」と、その関連語とに基づいて文書データが検索されると、現象、原因、対策及び部品等の情報が検索結果として表示される。
この例では、センサデータを監視する制御装置が状態「オーバーヒート」を感知したこと、及び検索結果である対応事例が画面表示されている。
また、例えば、対応事例に記述されている「交換」に関して、部品の交換方法に関連する別文書が検索された場合、下線付きでリンク「交換方法」が表示され、このリンクが選択されることで、画面は別文書の表示に遷移してもよい。
When the document data is searched based on the state keyword converted from the sensor information, for example, “overheat” and the related word, information such as a phenomenon, a cause, a countermeasure, and a part is displayed as a search result.
In this example, the control device that monitors the sensor data senses the state “overheat” and a corresponding case that is a search result is displayed on the screen.
Also, for example, when another document related to the part replacement method is searched for “replacement” described in the corresponding case, the link “replacement method” is displayed with an underline, and this link is selected. Thus, the screen may transition to display of another document.
図13は、第4実施形態に係る検索装置1をネットワーク上の分散システムとして実施した場合の概要図である。
この場合、センサ入力部16、状態取得部17及び変換データベース23は、検索装置1の外部に設けられてよい。
FIG. 13 is a schematic diagram when the
In this case, the
例えば、監視対象の機器を制御する制御装置100がセンサ入力部16及び状態取得部17を備える。制御装置100は、変換データベース23に基づいて変換した状態キーワードを、検索要求の第1のキーワードとして通信装置110を介して検索装置1(受付部13)に送信する。
制御装置100は、通信装置110を介して検索結果を受信すると、問い合わせの回答として表示装置120に表示し、ユーザに通知する。
For example, the
When receiving the search result via the
第4実施形態によれば、ユーザが機器の状態を判断して検索のためのキーワードを作成するのに比べて、センサ情報から自動的にキーワードが生成されるため、ユーザの負荷が低減される。
さらに、複数のセンサ情報を用いることにより、機器の状態を把握するための情報量が増え、状態をより正確に表現したキーワードが生成される。この結果、検索装置1は、有用な検索結果を適時に提供できる。
According to the fourth embodiment, the user's load is reduced because the keyword is automatically generated from the sensor information as compared with the case where the user determines the state of the device and creates a keyword for search. .
Furthermore, by using a plurality of sensor information, the amount of information for grasping the state of the device is increased, and a keyword expressing the state more accurately is generated. As a result, the
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not restricted to embodiment mentioned above. Further, the effects described in the present embodiment are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are not limited to those described in the present embodiment.
検索装置1による検索方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ(検索装置1)にインストールされる。また、これらのプログラムは、リムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。
The search method by the
1 検索装置
10 制御部
11 分類部
12 抽出部
13 受付部
14 検索部
15 群管理部
16 センサ入力部
17 状態取得部
20 記憶部
21 文書データベース
22 関連語ファイル
23 変換データベース
DESCRIPTION OF
Claims (14)
前記分類部により分類された同一グループ内の文書データから、前記複数の項目のうち第2の項目に含まれるキーワード群を抽出する抽出部と、
第1のキーワードによる検索要求を受け付ける受付部と、
前記第1のキーワードにより前記文書データを検索すると共に、当該第1のキーワードと同一の前記キーワード群に含まれる第2のキーワードより前記文書データを検索する検索部と、を備える検索装置。 A classification unit that classifies the document data based on a degree of match of a first item in which a combination of one or more symbol strings is described among the plurality of items in a database in which document data including a plurality of items is accumulated When,
An extraction unit for extracting a keyword group included in a second item among the plurality of items from document data in the same group classified by the classification unit;
A reception unit for receiving a search request based on the first keyword;
A search apparatus comprising: a search unit that searches the document data by the first keyword and searches the document data by a second keyword included in the same keyword group as the first keyword.
前記検索部は、前記第1のキーワードによる検索要求に対して、前記1組のデータベース群に含まれる前記データベースに蓄積された文書データを検索すると共に、前記1組のキーワード群集合において、前記第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードにより前記文書データを検索する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の検索装置。 At least two different said database with managed as a set of database group, the set of keywords issued Ri抽 by the extraction unit for each database in the database group, a set of keywords It has a group management unit that manages as a set,
The search unit searches for document data stored in the database included in the set of databases in response to a search request based on the first keyword, and in the set of keyword groups, The search device according to any one of claims 1 to 5, wherein the document data is searched by a second keyword included in the same keyword group as the one keyword.
所定の変換条件に基づいて、前記センサ情報を前記機器の状態を示す状態キーワードに変換する状態取得部と、を備え、
前記受付部は、前記状態キーワードを前記第1のキーワードとして受け付ける請求項1から請求項6のいずれかに記載の検索装置。 A sensor input unit for inputting sensor information of the device;
A state acquisition unit that converts the sensor information into a state keyword indicating the state of the device based on a predetermined conversion condition;
The search device according to claim 1, wherein the reception unit receives the state keyword as the first keyword.
前記記号列は、修理対象となった部品の仕様番号及び個数である請求項1から請求項8のいずれかに記載の検索装置。 The document data is a device failure report,
The search device according to any one of claims 1 to 8, wherein the symbol string is a specification number and the number of parts to be repaired.
前記分類ステップにおいて分類された同一グループ内の文書データから、前記複数の項目のうち第2の項目に含まれるキーワード群を抽出する抽出ステップと、
第1のキーワードによる検索要求を受け付ける受付ステップと、
前記第1のキーワードにより前記文書データを検索すると共に、当該第1のキーワードと同一の前記キーワード群に含まれる第2のキーワードより前記文書データを検索する検索ステップと、をコンピュータが実行する検索方法。 A classification step of classifying the document data based on a degree of match of a first item in which a combination of one or more symbol strings is described among the plurality of items in a database in which document data including a plurality of items is accumulated. When,
An extraction step of extracting a keyword group included in a second item among the plurality of items from the document data in the same group classified in the classification step;
An accepting step for accepting a search request by the first keyword;
A search method in which a computer executes a search step of searching the document data by the first keyword and searching the document data from a second keyword included in the same keyword group as the first keyword. .
少なくとも2つ以上の異なる前記データベースを1組のデータベース群として管理すると共に、前記1組のデータベース群に含まれるデータベース毎に、前記抽出ステップにおいて抽出されたキーワード群を1組のキーワード群集合として管理する群管理ステップを実行し、
前記検索ステップにおいて、前記第1のキーワードによる検索要求に対して、前記1組のデータベース群に含まれる前記データベースに蓄積された文書データを検索すると共に、前記1組のキーワード群集合において、前記第1のキーワードと同一のキーワード群に含まれる第2のキーワードにより前記文書データを検索する請求項10に記載の検索方法。 The computer further comprises:
With managing at least two different said database as a set of database group, the set of each database in the database group, a set of keywords set the extracted issued keyword group Te said extracting step smell As a group management step to manage as
In the search step, in response to a search request based on the first keyword, the document data stored in the database included in the set of database groups is searched, and in the set of keyword groups, the first data The search method according to claim 10, wherein the document data is searched by a second keyword included in the same keyword group as the one keyword.
前記受付ステップにおいて、前記検索要求として1又は複数の文を受け付けた後、当該1又は複数の文から、前記抽出ステップにおいて前記キーワード群を抽出する手順と共通の手順により前記第1のキーワードを抽出する請求項10又は請求項11に記載の検索方法。 The computer further comprises:
In the receiving step, after receiving one or more sentences as the search request, the first keyword is extracted from the one or more sentences by a procedure common to the procedure for extracting the keyword group in the extracting step. The search method according to claim 10 or claim 11.
機器のセンサ情報を入力するセンサ入力ステップと、
所定の変換条件に基づいて、前記センサ情報を前記機器の状態を示す状態キーワードに変換する状態取得ステップと、を実行し、
前記受付ステップにおいて、前記状態キーワードを前記第1のキーワードとして受け付ける請求項10又は請求項11に記載の検索方法。 The computer further comprises:
A sensor input step for inputting sensor information of the device;
Performing a state acquisition step of converting the sensor information into a state keyword indicating the state of the device based on a predetermined conversion condition;
The search method according to claim 10 or 11, wherein, in the receiving step, the state keyword is received as the first keyword.
A search program for causing a computer to function as the search device according to claim 1.
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